Přejít na obsah
Člověk používá software pro prognózu poptávky

Prognózy poptávky pro moderní dodavatelský řetězec

 

Tato webová stránka byla pro vás přeložena strojovým překladem. Společnost SAP neposkytuje žádné záruky správnosti nebo úplnosti strojového překladu. Původní anglickou webovou stránku najdete pomocí mapy světa v pravém horním rohu této stránky.

Prognóza poptávky odkazuje na proces plánování a predikce poptávky po zboží a materiálu, který má podnikům pomoci udržet si co nejvyšší ziskovost. Bez silné prognózy poptávky hrozí, že společnosti přinesou nehospodárný a nákladný přebytek – nebo ztratí příležitosti, protože nedokázaly předvídat potřeby zákazníků, preference a nákupní záměr.

 

Odborníci na prognózu poptávky mají specializované dovednosti a zkušenosti. Když jsou tyto dovednosti rozšířeny o moderní technologie dodavatelského řetězce a prediktivní analýzy, mohou se dodavatelské řetězce stát konkurenceschopnějšími a efektivnějšími než kdykoli předtím.

Proč je prognóza poptávky důležitá pro moderní dodavatelské řetězce?

V důsledku pandemie se společnosti nacházejí v mimořádně rychle se vyvíjejícím podnikatelském prostředí. Chování a očekávání zákazníků se rychle vyvíjejí a vzhledem k tomu, že stále více podniků přijímá optimalizované postupy dodavatelského řetězce a obchodní sítě propojené s cloudem, je konkurence stále tvrdší. Prognóza poptávky je pro dodavatelský řetězec důležitá, protože pomáhá informovat základní provozní procesy, jako je plánování materiálových zdrojů řízené potřebou (DDMRP), vstupní logistika, výroba, finanční plánování a posouzení rizik. 

Jak funguje prognóza poptávky?

Prognózy poptávky v nejlepším případě kombinují kvalitativní i kvantitativní prognózy, přičemž obojí závisí na schopnosti získávat poznatky z různých zdrojů údajů v celém dodavatelském řetězci. Kvalitativní data lze utvářet z externích zdrojů, jako jsou zpravodajské zprávy, trendy v oblasti kultury a sociálních médií a průzkum konkurence a trhu. Interně získaná data, jako je zpětná vazba od zákazníků a preference, také významně přispívají k přesnému obrazu prognózy. 

 

Kvantitativní data jsou obvykle většinou interní a lze je získávat z prodejních čísel, období špičkových nákupů a analýz webu a vyhledávání. Moderní technologie využívají pokročilé analytické nástroje, výkonné databáze a umělé inteligence (AI) a strojové učení k analýze a zpracování hlubokých a komplexních datových sad. Když se moderní technologie aplikují na kvalitativní a kvantitativní prognózy a prediktivní analýzy, mohou manažeři dodavatelských řetězců poskytovat stále větší míru přesnosti a odolnosti.

Diagram fungování prognózy potřeb

Prognózy poptávky se realizují rozšířenou analýzou kvalitativních a kvantitativních analýz dodavatelských řetězců.

Metody prognózy potřeb

V závislosti na odvětví, zákaznické základně a volatilitě produktu používají odborníci na plánování potřeb následující prognostické metody:

  • Prognóza poptávky – makroúroveň: Makroúrovňová prognóza poptávky se zabývá obecnými ekonomickými podmínkami, vnějšími silami a dalšími širokými vlivy, které mohou narušit nebo ovlivnit podnikání. Tyto faktory pomáhají podniky informovat o regionálních a globálních rizicích nebo příležitostech a uvědomují si obecné kulturní a tržní změny.
  • Prognóza poptávky – mikroúroveň: Prognóza poptávky na mikroúrovni může být specifická pro konkrétní produkt, region nebo segment zákazníka. Mikroúrovňové prognózy se vyznačují zejména jednorázovými nebo neočekávanými změnami na trhu, které by mohly vést k náhlému nárůstu nebo prudkému nárůstu poptávky. Pokud například odborníci předpovídají vlnu veder v New Yorku a vaše firma vyrábí přenosné klimatizace, může se vyplatit vypočtené riziko, že se v této oblasti preemptivně naruší zásobní pufry. 
  • Prognóza poptávky – krátkodobá: Krátkodobá prognóza poptávky může být na mikroúrovni nebo na makroúrovni. Obvykle se provádí na dobu kratší než 12 měsíců, aby bylo možné informovat o každodenních operacích. Může například zahrnovat konzultace s prodejními a marketingovými týmy společnosti, aby zjistily, zda plánují nějaké propagační nebo prodejní události, které by mohly způsobit nárůst poptávky.
  • Prognóza poptávky – dlouhodobá: Dlouhodobé prognózy poptávky mohou být také mikro- nebo makroekonomické, ale obvykle hledí dopředu déle než jeden rok. To podnikům pomáhá přijímat informovanější rozhodnutí o takových věcech, jako je expanze, podnikové investice, akvizice nebo nová partnerství. Když si podniky dají rok nebo více na analýzu a testování trhů, mohou získat solidnější představu o tom, jaký druh poptávkových trendů mohou očekávat při zakládání nebo uvádění produktů na trh v nových zemích nebo regionech.

Tři kroky k zahájení s prognózou potřeb

Zde jsou tři jednoduché kroky, které vám pomohou vytvořit správné strategie plánování dodavatelského řetězce a osvědčené postupy prognózy poptávky: 

  1. Ať je prognóza poptávky taková, jaká je.
    Prognóza poptávky je důležitou páteří procesu plánování dodavatelského řetězce a je základem mnoha dalších procesů. Proto může být pro podniky lákavé, aby se prognózy poptávky staly běžnou praxí, která je ohnutá a zapletená na podporu různých dalších funkcí plánování dodavatelského řetězce.

    Při správném používání má prognóza poptávky jasný účel: předpovídá, co, kolik a kdy zákazníci nakoupí. Jiné funkce dodavatelského řetězce – například S&OP, optimalizace zásob, reakce a plánování dodávek – poskytují doplňkové funkce v rámci integrovaného systému podnikového plánování. Pokud se tyto nástroje používají pro specifické funkce, pro které byly navrženy, mohou nástroje pro prognózu potřeb pokračovat v tom, co dělají nejlépe.
  2. Software pro prognózu poptávky miluje data, data a další data.
    Pokud jsou technologie dodavatelského řetězce – zejména ty, které se zabývají poptávkou a prognózami zásob – vybaveny umělou inteligencí a strojovým učením, získávají lepší, přesnější a přehlednější informace, z nichž je získáváte. Nespoléhejte se jen na zpětně vypadající data, jako jsou minulé prodeje nebo minulé výsledky produktu. Podívejte se na další zdroje, jako jsou zprávy, politika, sociální trendy a přehledy o zákaznících.

    Dnes nemusí být data lineární a pro efektivní analýzu jednoduchá. Moderní nástroje pro správu dat dokáží kurátovat a zpracovávat velké a složité datové soubory. A umělá inteligence a strojové učení přinášejí rychlost a inteligenci, která nejen umožňuje pokročilé a prediktivní analýzy, ale také se učí na základě zkušeností a kumulativního vstupu dat. 
  3. Rozpočet a podle toho naplánujte optimalizaci prognózy potřeb.
    Plánování dodavatelského řetězce vyžaduje co nejlepší realistický a strategický přístup. Starší postupy a pracovní postupy se těžko přizpůsobují a lidé se změnám spíše brání. Zlepšené prognózy poptávky a plánování dodavatelského řetězce však nakonec mohou zvýšit ziskovost a snížit rizika a ztráty a zároveň poskytnout členům vašeho týmu dodavatelského řetězce efektivnější a efektivnější pracovní zkušenosti. Díky včasnému vyčleňování rozpočtů a týmových zdrojů mohou podniky podpořit lepší nákup a hladší zavádění svých plánů optimalizace dodavatelského řetězce.

Zobrazení řídicího panelu plánování potřeb

Získání větší konkurenceschopnosti díky prediktivní analýze a prognózám potřeb

Každý krok směrem k digitální transformaci dodavatelského řetězce vás dovede mnohem blíže k viditelnosti a efektivitě, kterou požadujete v dnešním konkurenčním podnikatelském prostředí. Spolupracujte s manažery dodavatelských řetězců a vedoucími týmů ve svém podniku, abyste začali bourat sila a učit se, kde se skrývají největší rizika a také největší příležitosti pro dlouhodobé a krátkodobé výhry. Poté se poraďte se svým dodavatelem softwaru a zjistěte více o integraci řešení pro plánování dodavatelského řetězce do svých provozů. 

Prozkoumat nástroje
pro prognózu potřeb

Zlepšete operace s viditelností o poptávce v SAP Integrated Business Planning.

Newsletter SAP Insights

Přihlásit se k odběru dnes

Získejte důležité informace přihlášením k odběru našeho newsletteru.

Další čtení

Zpět na začátek